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龙图腾网获悉北京动科瑞利文科技有限公司申请的专利一种燃气轮机发电机组故障在线监测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121069184B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511596124.5，技术领域涉及：G01R31/34；该发明授权一种燃气轮机发电机组故障在线监测方法及系统是由李常卫设计研发完成，并于2025-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种燃气轮机发电机组故障在线监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于发电机组故障监测技术领域，为解决传统技术采用人工经验选取集成经验模态分解的分解参数，从而导致模态混叠，造成降噪效果差，进而影响故障识别准确性的问题，本发明公开了一种燃气轮机发电机组故障在线监测方法及系统，提出了一种以最小包络熵为优化目标的参数寻优算法来代替经验选取，从而寻优出最优分解参数；如此，则可避免传统技术所存在的模态混叠的问题，从而提高了去噪效果；而后，本发明再利用信号分布趋势特征，来筛选出有效分量，并进行信号重构，从而得到重构振动信号；最后，对重构振动信号进行故障特征提取，并将其输入至故障监测模型，则可得到运行故障监测结果；由此，本发明保证了发电机组故障识别的准确性。

本发明授权一种燃气轮机发电机组故障在线监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种燃气轮机发电机组故障在线监测方法，其特征在于，包括： 获取燃气轮机发电机组的运行振动信号； 以信号分解最小包络熵为优化目标，对所述运行振动信号进行集合经验模态分解参数寻优处理，以得出所述运行振动信号的最优分解参数，包括： 对集合经验模态分解的分解参数进行初始化处理，得到多组分解参数，并根据多组分解参数，构建出最优初始种群，其中，所述最优初始种群中的每个个体分别对应一组分解参数； 获取第n次迭代时的个体种群，并计算出第n次迭代时的个体种群中各个个体的适应度，其中，任一个体的适应度为基于该任一个体对应的分解参数，对所述运行振动信号进行集合经验模态分解所得到的若干分量信号的最小包络熵，其中，n的初始值为1，且当n为1时，第n次迭代时的个体种群为所述最优初始种群； 根据各个个体的适应度，判断第n次迭代时的个体种群是否处于全局收敛状态； 若否，则对第n次迭代时的个体种群进行一次全局搜索，得到第n+1次迭代时的个体种群，包括： 对第n次迭代时的个体种群中的各个个体进行一次位置扰动处理，得到扰动种群，其中，得到扰动种群包括： 对于第n次迭代时的个体种群中的任一个体，从所述第n次迭代时的个体种群中，筛选出目标个体，其中，所述目标个体与所述任一个体互不相同； 计算出所述任一个体与最佳个体之间的第一距离，以及所述目标个体与所述最佳个体之间的第二距离，其中，所述最佳个体为第n次迭代时的个体种群中，适应度最小的个体； 根据所述第一距离和所述第二距离，计算出第一扰动控制因子； 获取所述任一个体的全局搜索范围，并根据所述全局搜索范围、所述第一距离和所述任一个体，计算出第一扰动中间参数，以及根据所述全局搜索范围、所述第二距离和所述目标个体，计算出第二扰动中间参数； 根据第一扰动中间参数和第二扰动中间参数，计算出第二扰动控制因子； 基于所述第一扰动控制因子、所述第二扰动控制因子和所述全局搜索范围，对所述任一个体进行一次位置扰动处理，得到所述任一个体对应的扰动个体，并在将第n次迭代时的个体种群中的所有个体均轮询完毕后，利用各个个体对应的扰动个体，组成所述扰动种群； 根据当前迭代次数以及全局搜索的最大迭代次数，计算出扰动种群的全局搜索进化值； 基于所述全局搜索进化值，对所述扰动种群进行一次全局搜索处理，得到新个体种群； 根据新个体种群中各个更新个体的适应度，对各个更新个体进行二次位置扰动处理，以在二次位置扰动处理后，得到所述第n+1次迭代时的个体种群； 将n自加1，并重新获取第n次迭代时的个体种群，直至第n次迭代时的个体种群处于全局收敛状态时，得到全局最优种群； 以信号分解最小包络熵为搜索目标，对所述全局最优种群进行迭代局部搜索处理，直至迭代满足停止条件时，得到全局最优个体； 根据所述全局最优个体，确定出所述最优分解参数； 基于最优分解参数，对运行振动信号进行集合经验模态分解处理，得到若干分量信号； 计算出每个分量信号与所述运行振动信号之间的信号分布趋势特征，并根据每个分量信号与所述运行振动信号之间的信号分布趋势特征，从若干分量信号中，确定出有效分量； 对所述有效分量进行信号重构，得到重构振动信号，并对所述重构振动信号进行特征提取处理，得到燃气轮机发电机组的故障特征； 将所述故障特征输入至故障监测模型，以得出燃气轮机发电机组的运行故障监测结果。

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